![\"Photo](\"https:\/\/www.keris-studio.fr\/blog\/wp-content\/image1.jpeg\")
<\/figure>\n\n\n\nEn haut, la photo d’origine ; en bas, la carte produite par le workflow, avec sa l\u00e9gende et la surface de chaque classe.<\/em><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n La technique s’appelle la segmentation s\u00e9mantique<\/strong> : chaque pixel de l’image re\u00e7oit une classe. Elle sert \u00e0 lire un site \u00e0 partir d’une photo, comparer des points de vue, mesurer la part du v\u00e9g\u00e9tal ou pr\u00e9parer un fond de plan color\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Ce tutoriel s’adresse \u00e0 celles et ceux qui ont d\u00e9j\u00e0 lanc\u00e9 ComfyUI une fois. Aucune ligne de code n’est \u00e0 \u00e9crire : il suffit de copier des fichiers et de charger un workflow.<\/p>\n\n\n\n Dans la suite, H:ComfyUI_windows_portable d\u00e9signe le dossier de ComfyUI : remplacez-le par le v\u00f4tre.<\/p>\n\n\n\n Fichiers fournis avec ce tutoriel<\/strong> (pack ComfyUI-Paysage, fichiers LexTools corrig\u00e9s, workflows paysage et architecture) : t\u00e9l\u00e9charger l’archive.<\/p>\n\n\n\n LexTools fournit les nodes de segmentation ; le mod\u00e8le NVIDIA, lui, sait reconna\u00eetre 150 classes (mur, b\u00e2timent, ciel, arbre, herbe, eau, route…).<\/p>\n\n\n\n H:ComfyUI_windows_portablepython_embededpython.exe -c \u00ab\u00a0from huggingface_hub import snapshot_download; snapshot_download(‘nvidia\/segformer-b5-finetuned-ade-640-640′, local_dir=r’H:ComfyUI_windows_portablemodelssegformersegformer-b5-ade-640’, allow_patterns=[‘config.json’,’preprocessor_config.json’,’pytorch_model.bin’])\u00a0\u00bb<\/p>\n\n\n\n Pi\u00e8ge \u00e0 \u00e9viter :<\/strong> la liste de LexTools propose un mod\u00e8le ehsanhallo\/segformer-b0-scene-parse-150. Il lui manque un fichier de configuration, et LexTools le remplace alors sans pr\u00e9venir<\/strong> par un mod\u00e8le qui segmente les v\u00eatements. Si la liste des classes affiche \u00ab Upper-clothes \u00bb ou \u00ab Dress \u00bb, c’est ce qui s’est pass\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Tel quel, LexTools ne se charge pas avec les versions r\u00e9centes de ComfyUI, et il calcule sur le processeur. Deux corrections r\u00e8glent ces probl\u00e8mes.<\/p>\n\n\n\n Correction 1, indispensable : le chargement.<\/strong> Au d\u00e9marrage, la console affiche IMPORT FAILED pour LexTools, avec cannot import name ‘ViTFeatureExtractor’. Cette classe a \u00e9t\u00e9 retir\u00e9e de la biblioth\u00e8que transformers (version 5). Dans custom_nodesComfyUI-LexToolsnodesImageCaptioningNode.py, remplacez les trois occurrences de ViTFeatureExtractor par ViTImageProcessor, son successeur direct. Red\u00e9marrez ComfyUI : l’erreur dispara\u00eet.<\/p>\n\n\n\n Correction 2, recommand\u00e9e : le calcul sur la carte graphique.<\/strong> LexTools ne d\u00e9place jamais le mod\u00e8le sur le GPU : chaque masque prend environ 11 secondes. Le fichier nodesSegformerNode.py corrig\u00e9, fourni avec ce tutoriel, envoie le mod\u00e8le et les calculs sur la carte graphique. Chaque masque passe alors \u00e0 0,2 seconde, pour un r\u00e9sultat identique.<\/p>\n\n\n\n Ces modifications seront \u00e9cras\u00e9es si vous mettez LexTools \u00e0 jour depuis le Manager : gardez-en une copie.<\/p>\n\n\n\n ADE20K reconna\u00eet bien le ciel, l’eau, les arbres et le b\u00e2ti, mais il range sable, graviers et herbe rase dans une seule classe, \u00ab earth \u00bb (terre). Le pack ComfyUI-Paysage ajoute deux nodes pour aller plus loin. Copiez le dossier ComfyUI-Paysage dans ComfyUIcustom_nodes, puis red\u00e9marrez ComfyUI.<\/p>\n\n\n\n ADE20K seul : le ciel, l’eau, les arbres et le b\u00e2ti sont justes, mais tout le sol, sable comme herbe, finit en beige.<\/em><\/p>\n\n\n\n Paysage : herbe \/ sable \/ ripisylve<\/strong> affine trois classes :<\/p>\n\n\n\n Apr\u00e8s affinage : herbe en vert clair, sable en beige, ripisylve en vert fonc\u00e9, autres boisements en vert gris.<\/em><\/p>\n\n\n\n Paysage : carte en couleurs<\/strong> r\u00e9assemble jusqu’\u00e0 12 masques en une seule image, \u00e0 pleine r\u00e9solution. Chaque classe re\u00e7oit la couleur de votre choix, avec des contours et une l\u00e9gende indiquant sa surface. Le node produit deux images : une carte en aplats et une superposition sur la photo.<\/p>\n\n\n\n Le workflow segmentation_paysage_ade20k_lextools.json relie tout : analyse, masques, affinage et carte.<\/p>\n\n\n\n Le workflow est organis\u00e9 en trois groupes, de gauche \u00e0 droite :<\/p>\n\n\n\n Le masque non_classe sert de contr\u00f4le : il montre en blanc ce qu’aucune classe ne couvre. S’il est noir, toute l’image a \u00e9t\u00e9 class\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n La sortie \u00ab superposition \u00bb : les couleurs pos\u00e9es en transparence sur la photo, plus facile \u00e0 v\u00e9rifier que la carte en aplats.<\/em><\/p>\n\n\n\n Les couleurs<\/strong> se choisissent dans le champ legende du node carte en couleurs<\/em>. Il contient une ligne par masque, dans l’ordre des entr\u00e9es masque_1, masque_2, etc. :<\/p>\n\n\n\n ciel = #9CC8F0 Le texte avant le = est le nom affich\u00e9 dans la l\u00e9gende. La couleur s’\u00e9crit #RRGGBB, #RGB ou 120,180,255. Une ligne sans couleur re\u00e7oit une couleur automatique.<\/p>\n\n\n\n Les classes<\/strong> se modifient dans le champ segments_to_merge_str de chaque node Masque<\/em> : ce sont des num\u00e9ros ADE20K s\u00e9par\u00e9s par des virgules. Le node Analyse<\/em> liste les classes trouv\u00e9es dans votre image avec leur num\u00e9ro.<\/p>\n\n\n\n Les r\u00e9glages du node d’affinage :<\/strong><\/p>\n\n\n\n La carte est une lecture automatique, \u00e0 v\u00e9rifier \u00e0 l’\u0153il avant de s’en servir comme mesure.<\/p>\n\n\n\n Et la segmentation par texte ?<\/strong> J’ai test\u00e9 Florence-2 coupl\u00e9 \u00e0 SAM 2, qui d\u00e9tourent ce qu’on leur d\u00e9crit en anglais (\u00ab sand \u00bb, \u00ab grass \u00bb). C’est efficace pour des objets nets, comme un arbre isol\u00e9, un bateau ou un pont. En revanche, pour des surfaces m\u00eal\u00e9es, l’herbe et le sable ont donn\u00e9 le m\u00eame masque. Pour ce cas pr\u00e9cis, la combinaison ADE20K + indice de verdure reste la plus fiable, et elle est aussi bien plus rapide.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Oct 22, 2026 \u00b7 @Laurent LESCOP Ce que l’on obtient En quatre \u00e9tapes, ComfyUI transforme une photo de paysage en carte en couleurs : ciel, eau, ripisylve, boisements, herbe, sable, b\u00e2ti, infrastructures, avec la surface occup\u00e9e par chaque classe. Tout tourne en local, en moins de 6 secondes par image sur une carte graphique grand … Continuer la lecture de AI-Segmenter un paysage en couleurs avec ComfyUI<\/span> Ce qu’il faut<\/h2>\n\n\n\n
\u00c9l\u00e9ment<\/th> Version test\u00e9e<\/th> Remarque<\/th><\/tr><\/thead> Windows + carte NVIDIA<\/td> RTX 3080, 10 Go<\/td> Sans carte graphique, \u00e7a marche aussi, mais environ 50 fois plus lentement<\/td><\/tr> ComfyUI portable<\/a><\/td> 0.42.4<\/td> Livr\u00e9 avec son propre Python et ComfyUI-Manager<\/td><\/tr> Pack de nodes ComfyUI-LexTools<\/a><\/td> derni\u00e8re version<\/td> Contient les nodes de segmentation SegFormer<\/td><\/tr> Mod\u00e8le nvidia\/segformer-b5-finetuned-ade-640-640<\/a><\/td> \u2014<\/td> 339 Mo, entra\u00een\u00e9 sur ADE20K (150 classes)<\/td><\/tr> Pack ComfyUI-Paysage<\/td> fourni avec ce tutoriel<\/td> Deux nodes : affinage herbe \/ sable \/ ripisylve et carte en couleurs<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n \u00c9tape 1 : installer LexTools et le mod\u00e8le ADE20K<\/h2>\n\n\n\n
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\u00c9tape 2 : deux corrections de LexTools<\/h2>\n\n\n\n
\u00c9tape 3 : ajouter le pack ComfyUI-Paysage<\/h2>\n\n\n\n
![\"Segmentation](\"https:\/\/www.keris-studio.fr\/blog\/wp-content\/image2.jpeg\")
<\/figure>\n\n\n\n\n
![\"Herbe,](\"https:\/\/www.keris-studio.fr\/blog\/wp-content\/image3.jpeg\")
<\/figure>\n\n\n\n\u00c9tape 4 : charger le workflow et lancer<\/h2>\n\n\n\n
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Groupe<\/th> Ce qu’il fait<\/th> Fichiers dans ComfyUIoutputpaysage<\/th><\/tr><\/thead> Masques par classe (bleu)<\/td> Un masque noir et blanc par grande classe ADE20K<\/td> ciel, eau, boisements, sol_nu, bati…<\/td><\/tr> Affinage (vert)<\/td> S\u00e9pare herbe et sable, rep\u00e8re la ripisylve<\/td> fin_herbe, fin_sable, fin_ripisylve, fin_autres_arbres<\/td><\/tr> Carte en couleurs (brun)<\/td> Assemble le tout avec une l\u00e9gende<\/td> carte, superposition<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n ![\"Superposition](\"https:\/\/www.keris-studio.fr\/blog\/wp-content\/image4.jpeg\")
<\/figure>\n\n\n\nPersonnaliser<\/h2>\n\n\n\n
eau = #1F5FD1
ripisylve = #0B5D2A<\/p>\n\n\n\nNum\u00e9ro<\/th> Classe<\/th> <\/th> Num\u00e9ro<\/th> Classe<\/th><\/tr><\/thead> 1<\/td> b\u00e2timent<\/td> <\/td> 21<\/td> eau<\/td><\/tr> 2<\/td> ciel<\/td> <\/td> 29<\/td> champ<\/td><\/tr> 4<\/td> arbre<\/td> <\/td> 34<\/td> rocher<\/td><\/tr> 6<\/td> route<\/td> <\/td> 46<\/td> sable<\/td><\/tr> 9<\/td> herbe<\/td> <\/td> 52<\/td> chemin<\/td><\/tr> 13<\/td> terre<\/td> <\/td> 60<\/td> rivi\u00e8re<\/td><\/tr> 16<\/td> montagne<\/td> <\/td> 61<\/td> pont<\/td><\/tr> 17<\/td> plante<\/td> <\/td> 68<\/td> colline<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n R\u00e9glage<\/th> D\u00e9faut<\/th> Quand le changer<\/th><\/tr><\/thead> seuil_verdure<\/td> auto<\/td> Passez en \u00ab manuel \u00bb si le s\u00e9parateur herbe \/ sable se trompe<\/td><\/tr> seuil_manuel<\/td> 0,10<\/td> \u00c0 monter si du sable passe en herbe, \u00e0 baisser si l’herbe s\u00e8che passe en sable<\/td><\/tr> proximite_eau<\/td> 0,06<\/td> Distance \u00e0 l’eau, en fraction de la hauteur d’image, pour qu’un boisement soit une ripisylve<\/td><\/tr> largeur_ripisylve<\/td> 0,15<\/td> Largeur maximale de la ripisylve ; \u00e0 baisser si elle dessine un trop grand arc autour de l’eau<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n Limites et pistes<\/h2>\n\n\n\n
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